【大数据离线开发】7.4 HBase数据保存和过滤器

news2024/9/20 21:41:26

7.4 数据保存的过程

注意：数据的存储，都需要注意Region的分裂

  • HDFS：数据的平衡 ——> 数据的移动（拷贝）
  • HBase：数据越来越多 ——> Region的分裂 ——> 数据的移动（拷贝）

在这里插入图片描述

业务越来越大，数据越来越大，必然会发生Region的分裂。

运维：可以通过增加节点，或者预分配的方式

7.5 HBase的过滤器

过滤器：相当于SQL语句中的where查询条件

使用下面java程序操作HBase，仅需要修改IP地址

package demo.filter;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor;
import org.apache.hadoop.hbase.TableName;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin;
import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Put;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
import org.junit.Test;

public class DataInit {
	@Test
	public void testCreateTable() throws Exception{
		//指定的配置信息: ZooKeeper
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.157.111");
		
		//创建一个HBase客户端: HBaseAdmin
		HBaseAdmin admin = new HBaseAdmin(conf);
		
		//创建一个表的描述符: 表名
		HTableDescriptor hd = new HTableDescriptor(TableName.valueOf("emp"));
		
		//创建列族描述符
		HColumnDescriptor hcd1 = new HColumnDescriptor("empinfo");
		
		//加入列族
		hd.addFamily(hcd1);
		
		//创建表
		admin.createTable(hd);
		
		//关闭客户端
		admin.close();
	}

	@Test
	public void testPutData() throws Exception{
		//指定的配置信息: ZooKeeper
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.157.111");
		
		//客户端
		HTable table = new HTable(conf, "emp");
		
		//第一条数据
		Put put1 = new Put(Bytes.toBytes("7369"));
		put1.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("SMITH"));
		Put put2 = new Put(Bytes.toBytes("7369"));
		put2.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("800"));

		//第二条数据
		Put put3 = new Put(Bytes.toBytes("7499"));
		put3.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("ALLEN"));
		Put put4 = new Put(Bytes.toBytes("7499"));
		put4.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("1600"));		
		
		//第三条数据
		Put put5 = new Put(Bytes.toBytes("7521"));
		put5.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("WARD"));
		Put put6 = new Put(Bytes.toBytes("7521"));
		put6.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("1250"));		
		
		//第四条数据
		Put put7 = new Put(Bytes.toBytes("7566"));
		put7.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("JONES"));
		Put put8 = new Put(Bytes.toBytes("7566"));
		put8.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("2975"));		

		//第五条数据
		Put put9 = new Put(Bytes.toBytes("7654"));
		put9.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("MARTIN"));
		Put put10 = new Put(Bytes.toBytes("7654"));
		put10.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("1250"));

		//第六条数据
		Put put11 = new Put(Bytes.toBytes("7698"));
		put11.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("BLAKE"));
		Put put12 = new Put(Bytes.toBytes("7698"));
		put12.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("2850"));

		//第七条数据
		Put put13 = new Put(Bytes.toBytes("7782"));
		put13.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("CLARK"));
		Put put14 = new Put(Bytes.toBytes("7782"));
		put14.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("2450"));

		//第八条数据
		Put put15 = new Put(Bytes.toBytes("7788"));
		put15.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("SCOTT"));
		Put put16 = new Put(Bytes.toBytes("7788"));
		put16.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("3000"));		

		//第九条数据
		Put put17 = new Put(Bytes.toBytes("7839"));
		put17.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("KING"));
		Put put18 = new Put(Bytes.toBytes("7839"));
		put18.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("5000"));	

		//第十条数据
		Put put19 = new Put(Bytes.toBytes("7844"));
		put19.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("TURNER"));
		Put put20 = new Put(Bytes.toBytes("7844"));
		put20.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("1500"));	

		//第十一条数据
		Put put21 = new Put(Bytes.toBytes("7876"));
		put21.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("ADAMS"));
		Put put22 = new Put(Bytes.toBytes("7876"));
		put22.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("1100"));	

		//第十二条数据
		Put put23 = new Put(Bytes.toBytes("7900"));
		put23.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("JAMES"));
		Put put24 = new Put(Bytes.toBytes("7900"));
		put24.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("950"));

		//第十三条数据
		Put put25 = new Put(Bytes.toBytes("7902"));
		put25.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("FORD"));
		Put put26 = new Put(Bytes.toBytes("7902"));
		put26.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("3000"));

		//第十四条数据
		Put put27 = new Put(Bytes.toBytes("7934"));
		put27.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename"), Bytes.toBytes("MILLER"));
		Put put28 = new Put(Bytes.toBytes("7934"));
		put28.add(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal"), Bytes.toBytes("1300"));
	
		//构造List
		List<Put> list = new ArrayList<Put>();
		list.add(put1);
		list.add(put2);
		list.add(put3);
		list.add(put4);
		list.add(put5);
		list.add(put6);
		list.add(put7);
		list.add(put8);
		list.add(put9);
		list.add(put10);
		list.add(put11);
		list.add(put12);
		list.add(put13);
		list.add(put14);
		list.add(put15);
		list.add(put16);
		list.add(put17);
		list.add(put18);
		list.add(put19);
		list.add(put20);
		list.add(put21);
		list.add(put22);
		list.add(put23);
		list.add(put24);
		list.add(put25);
		list.add(put26);
		list.add(put27);
		list.add(put28);		
		
		//插入数据
		table.put(list);
		table.close();		
	}
}

在这里插入图片描述

常见的过滤器

  1. 列值过滤器：select * from emp where sal = 3000;

  2. 列名前缀过滤器：查询员工的姓名 select ename form emp;

  3. 多个列名前缀过滤器：查询员工的姓名、薪水 select ename, sal from emp;

  4. 行键过滤器：通过Row可以查询，类似通过Get查询数据

  5. 组合几个过滤器查询数据：where 条件1 and（or）条件2

public class TestHBaseFilter {

	@Test
	public void testSingleColumnValueFilter() throws Exception{
		//列值过滤器: 查询薪水等于3000的员工
		//  select * from emp where sal=3000
		//配置ZooKeeper
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.157.111");
		
		//得到客户端
		HTable table = new HTable(conf,"emp");
		
		//定义一个过滤器
		SingleColumnValueFilter filter = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("empinfo"),    //列族
				                                                     Bytes.toBytes("sal"),        //列名
				                                                     CompareOp.EQUAL,             //比较运算符
				                                                     Bytes.toBytes("3000"));      //值
		
		//定义一个扫描器
		Scan scan = new Scan();
		scan.setFilter(filter);
		
		//查询数据：结果中只有员工姓名
		ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
		for(Result r:rs){
			String name = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename")));
			System.out.println(name);
		}
		
		table.close();
	}
	
	@Test
	public void testColumnPrefixFilter() throws Exception{
		//列名前缀过滤器  查询员工的姓名：  select ename from emp;
		//配置ZooKeeper
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.157.111");
		
		//得到客户端
		HTable table = new HTable(conf,"emp");
		
		//定义一个过滤器
		ColumnPrefixFilter filter = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("ename"));
		
		//定义一个扫描器
		Scan scan = new Scan();
		scan.setFilter(filter);
		
		//查询数据:结果中只愿员工的姓名
		ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
		for(Result r:rs){
			String name = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename")));
			//获取员工的薪水
			String sal = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal")));
			
			System.out.println(name+"\t"+sal);
		}
		
		table.close();		
		
	}
	
	@Test
	public void testMultipleColumnPrefixFilter() throws Exception{
		//多个列名前缀过滤器
		//查询员工信息：员工姓名 薪水
		//配置ZooKeeper
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.157.11");
		
		//得到客户端
		HTable table = new HTable(conf,"emp");
		
		//二维数组
		byte[][] names = {Bytes.toBytes("ename"),Bytes.toBytes("sal")};
		
		//定义一个过滤器
		MultipleColumnPrefixFilter filter = new MultipleColumnPrefixFilter(names);
		
		//定义一个扫描器
		Scan scan = new Scan();
		scan.setFilter(filter);
		
		//查询数据
		ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
		for(Result r:rs){
			String name = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename")));
			
			//获取员工的薪水
			String sal = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal")));
			
			System.out.println(name+"\t"+sal);
		}
		
		table.close();			
	}
	
	@Test
	public void testRowFilter() throws Exception{
		//查询员工号7839的信息
		//配置ZooKeeper
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.157.11");
		
		//得到客户端
		HTable table = new HTable(conf,"emp");
		
		//定义一个行键过滤器
		RowFilter filter = new RowFilter(CompareOp.EQUAL,  //比较运算符
				                         new RegexStringComparator("7839")); //使用正则表达式来代表值
		
		//定义一个扫描器
		Scan scan = new Scan();
		scan.setFilter(filter);
		
		//查询数据
		ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
		for(Result r:rs){
			String name = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename")));
			
			//获取员工的薪水
			String sal = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal")));
			
			System.out.println(name+"\t"+sal);
		}
		
		table.close();	
	}  
	
	@Test
	public void testFilter() throws Exception{
		/*
		 * 查询工资等于3000的员工姓名      select ename from emp where sal=3000;
		 * 1、列值过滤器：工资等于3000
		 * 2、列名前缀过滤器：姓名
		 */
		
		//配置ZooKeeper
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.157.11");
		
		//得到客户端
		HTable table = new HTable(conf,"emp");
		
		//第一个过滤器 列值过滤器：工资等于3000
		SingleColumnValueFilter filter1 = new SingleColumnValueFilter(Bytes.toBytes("empinfo"),     //列族
													                Bytes.toBytes("sal"),  //列名
													                CompareOp.EQUAL,  //比较运算符
													                Bytes.toBytes("3000"));      //值
		
		//第二个过滤器：列名前缀 姓名
		ColumnPrefixFilter filter2 = new ColumnPrefixFilter(Bytes.toBytes("ename"));
		
		//创建一个FliterList
		//Operator.MUST_PASS_ALL 相当于 and
		//Operator.MUST_PASS_ONE 相当于 or
		
		FilterList list = new FilterList(Operator.MUST_PASS_ALL);
		list.addFilter(filter1);
		list.addFilter(filter2);
		
		//定义一个扫描器
		Scan scan = new Scan();
		scan.setFilter(list);
		
		//查询数据
		ResultScanner rs = table.getScanner(scan);
		for(Result r:rs){
			String name = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("ename")));
			
			//获取员工的薪水
			String sal = Bytes.toString(r.getValue(Bytes.toBytes("empinfo"), Bytes.toBytes("sal")));
			
			System.out.println(name+"\t"+sal);
		}
		
		table.close();
	}
}

在这里插入图片描述

7.6 HBase上的MapReduce

1、建立输入的表
   create 'word','content'
   put 'word','1','content:info','I love Beijing'
   put 'word','2','content:info','I love China'
   put 'word','3','content:info','Beijing is the capital of China'
   
2、输出表：
   create 'stat','content'

注意：export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_HOME/lib/*:$CLASSPATH

Mapper程序

//这时候处理的就是HBase表的一条数据                 
//没有k1和v1，<k1  v1>代表输入，因为输入的就是表中一条记录
public class WordCountMapper extends TableMapper<Text, IntWritable> {

	@Override
	protected void map(ImmutableBytesWritable key, Result value,Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		/*
		 * key和value代表从表中输入的一条记录
		 * key: 行键
		 * value：数据
		 */
		//获取数据： I love beijing
		String data = Bytes.toString(value.getValue(Bytes.toBytes("content"), Bytes.toBytes("info")));
		//分词
		String[] words = data.split(" ");
		
		for(String w:words){
			context.write(new Text(w), new IntWritable(1));
		}
	}
}

Reducer程序

//                                                    k3      v3     keyout代表输出的一条记录：指定行键
public class WordCountReducer extends TableReducer<Text, IntWritable, ImmutableBytesWritable> {

	@Override
	protected void reduce(Text k3, Iterable<IntWritable> v3,Context context)
			throws IOException, InterruptedException {
		// 对v3求和
		int total = 0;
		for(IntWritable v:v3){
			total = total + v.get();
		}
		
        //输出：也是表中的一条记录
		//构造一个Put对象，把单词作为rowkey行键
		Put put = new Put(Bytes.toBytes(k3.toString()));
		put.add(Bytes.toBytes("content"), //列族
				Bytes.toBytes("result"), //列
				Bytes.toBytes(String.valueOf(total))
				);
		
		
		//输出
		context.write(new ImmutableBytesWritable(Bytes.toBytes(k3.toString())), //把这个单词作为key 就是输出的行键
					put); //表中的一条记录，得到的结果
	}

}

main程序

public class WordCountMain {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		//获取ZK的地址
		//指定的配置信息: ZooKeeper
		Configuration conf = new Configuration();
		conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.157.111");
		
		//创建一个任务，指定程序的入口
		Job job = Job.getInstance(conf);
		job.setJarByClass(WordCountMain.class);
		
		//定义一个扫描器 只读取：content:info这个列的数据
		Scan scan = new Scan();
		//可以使用filter，还有一种方式来过滤数据
		scan.addColumn(Bytes.toBytes("content"), Bytes.toBytes("info"));
		
		//指定mapper，使用工具类设置Mapper
		TableMapReduceUtil.initTableMapperJob(Bytes.toBytes("word"),    //输入的表
				                              scan,    //扫描器，只读取想要处理的数据
				                              WordCountMapper.class, 
				                              Text.class, 
				                              IntWritable.class, 
				                              job);
		
		
		//指定Reducer，使用工具类设置Reducer
		TableMapReduceUtil.initTableReducerJob("stat", WordCountReducer.class, job);
		
        //执行任务
		job.waitForCompletion(true);
	}

}

将编写的程序打包成jar包，上传到全分布或者伪分布环境下，启动环境运行，会有一个exception异常。

在Hadoop集群上会去访问HBase，需要HBase依赖

在这里插入图片描述

注意：export HADOOP_CLASSPATH= H B A S E H O M E / l i b / ∗ : HBASE_HOME/lib/*: HBASEH​OME/lib/∗:CLASSPATH

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

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UOS系统搭建openVPN一、环境说明二、服务端配置1、软件安装2、创建目录用来存放生成证书中要用到的各种文件3、准备证书生成相关文件4 、准备生成证书用的CSR相关配置5、生成CA证书6、生成服务端证书7、使用CA给服务端证书签名8、生成DH证书9、生成ta密钥10、生成客户端证书&am…
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07 二叉树

07 二叉树

开始系统学习算法啦&#xff01;为后面力扣和 蓝桥杯的刷题做准备&#xff01;这个专栏将记录自己学习算法是的笔记&#xff0c;包括 概念&#xff0c; 算法运行过程&#xff0c;以及 代码实现&#xff0c;希望能给大家带来帮助&#xff0c;感兴趣的小伙伴欢迎评论区留言或者私…
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CHAPTER 1 Web Server - apache(httpd)

CHAPTER 1 Web Server - apache(httpd)

Web Server - apache1.1 概念介绍1.1.1 什么是Web Service?1.1.2 什么是Web Server?1.1.3 常见的Web服务程序有哪些?1.2 httpd1.2.1 httpd和apache的区别关系1.2.2 httpd版本介绍1.2.3 httpd安装1. yum 安装2. 编译安装1.3 通过systemctl管理httpd1.3.1 配置文件原因1.3.2 为…
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析构函数、拷贝构造

析构函数、拷贝构造

1、析构函数析构函数的定义方式函数名和类名相同&#xff0c;在类名前加~&#xff0c;没有返回值类型&#xff0c;没有函数形参&#xff08;不能重载&#xff09;当对象生命周期结束的时候&#xff0c;系统会自动调用析构函数先调用析构函数&#xff0c;再释放对象的空间析构函…
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C#中多态、抽象类、虚方法

C#中多态、抽象类、虚方法

多态、重装、重写 •多态&#xff1a;同一操作作用于不同的对象&#xff0c;可以有不同的解释&#xff0c;产生不同的执行结果&#xff0c;这就是多态性。抽象类、虚函数、接口三种方法实现的可以是多态性。•重载&#xff08;overload&#xff09;&#xff1a;对象中同名函数&…
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【Galois工具开发之路】给你的JVM安装一个插件~

【Galois工具开发之路】给你的JVM安装一个插件~

什么是DCEVM Dcevm&#xff08;DynamicCode Evolution Virtual Machine&#xff09;是Java Hostspot的一个扩展插件&#xff0c;属于开源性工具&#xff0c;非JDK官方提供&#xff0c;它允许你在运行环境下修改加载的类文件。当前虚拟机只允许修改方法体&#xff08;Method&am…
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